Statistiques - Méthodologie

Une méthode pour créer des échantillons de données en fonction de conditions spécifiques en utilisant des modèles de diffusion.

Une nouvelle approche pour optimiser l'inférence bayésienne en utilisant des méthodes généralisées.

Découvrez une nouvelle approche de l'inférence causale avec des cocycles.

Une nouvelle méthode s'attaque aux problèmes de données dupliquées dans les modèles de processus ponctuels spatiaux.

Nouvelles méthodes en ligne améliorent l'analyse de données fonctionnelles pour des applications concrètes.

Un aperçu du rôle des données non probabilistes dans les méthodes statistiques modernes.

Révolutionner la finance grâce à la convergence faible étendue et des techniques de modélisation avancées.

Une nouvelle méthode combine les CNFs et le MCMC pour améliorer l'échantillonnage à partir de distributions complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prédictions et l'équité des résultats en santé.

Examiner comment l'interférence affecte les résultats des traitements et améliorer les méthodes d'estimation.

Nouvelles méthodes pour identifier des changements significatifs dans la variance des données au fil du temps.

Cet article présente une approche efficace pour la détection de changements en temps réel dans les données.

Une méthode pour comparer des échantillons avec des données manquantes aide à améliorer la précision de la recherche.

Un aperçu des méthodes d'apprentissage automatique causal et de leur impact dans les études complexes.

Présentation d'un cadre pour mieux évaluer les modèles à facteurs communs en utilisant des résidus généralisés.

Explore des règles de filtrage solides pour une sélection rapide des caractéristiques dans des ensembles de données complexes.

Une méthode pour améliorer les tests d'hypothèses dans l'analyse de clusters.

Des chercheurs ont développé un émulateur rapide pour des modèles informatiques complexes.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions en utilisant plusieurs vues de données.

Explorer l'impact de la pollution de l'air sur les taux de mortalité, surtout chez les personnes âgées.

Les ingés améliorent la performance des systèmes en intégrant design et contrôle avec des stratégies solides.

L'automatisation de la sélection des variables proxy améliore l'estimation des effets causaux dans les études observationnelles.

Une nouvelle approche en apprentissage fédéré capte les dépendances des données tout en garantissant la confidentialité.

Stratégies pour gérer les données manquantes dans la recherche biomédicale sur les risques concurrents.

Un modèle conjoint donne des infos sur les résultats des patients atteints de fibrose kystique et les événements de santé.

Un nouveau modèle améliore la classification des nœuds en s'appuyant sur des connaissances connexes.

FAMAR simplifie l'analyse de données complexes en se concentrant sur les facteurs clés sous-jacents.

Une approche fraîche pour quantifier l'incertitude dans des données complexes grâce à des méthodes basées sur des mélanges.

Stratégies pour optimiser l'allocation d'actifs tout en tenant compte de l'incertitude des données.

CASBAH améliore l'étude des effets du traitement en utilisant des variables continues après le traitement.

Une nouvelle approche pour mesurer les dépendances dans des ensembles de données extrêmes dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour s'attaquer aux données manquantes dans la recherche en santé.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'influence sociale dans les réseaux.

Le boosting par étapes dans la régression distributionnelle améliore l'analyse des données complexes.

Un nouveau cadre améliore la précision du clustering pour les données d'événements avec des valeurs aberrantes.

Présentation du watermarking pour protéger les explications contrefactuelles en apprentissage automatique.

Apprends à gérer les interférences dans les décisions basées sur les données.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de la mesure de l'incertitude dans les modèles prédictifs.

Une approche flexible pour générer des CFE qui respecte les préoccupations de confidentialité des données.

Examiner les motifs de données spatiales et leur contenu d'information.